基于小波的多传感器空间目标数据融合算法

在多传感器系统中,本文提出一种基于小波变换的数据融合算法,用于对空间目标的轨道参数进行精确预测。仿真实验表明,该算法适用于空间目标轨道参数等快时变数据,估计得到的轨道参数均方差,优于各个传感器的理论均方差,同时也小于LMS算法获得的均方差。     

基于加权Hu矩和HOG特征的自适应融合人体行为识别新方法

针对HOG在强噪条件下以及加权Hu矩在弱噪条件下识别性能较差的情况,通过最小二乘拟合估计加权系数与噪声参数之间的映射关系,自适应调整融合参数达到将加权Hu矩和HOG特征融合的目的。实验证明,基于加权Hu矩和HOG的特征识别对噪声的容忍度更好,适用范围更广,识别率更稳定。     

一种低能见度下红外机场区域识别新方法

针对低能见度下红外图像背景复杂、目标对比度低的特点,提出了一种新的基于感兴趣区提取和区域生长的红外机场区域识别方法。首先,采用自适应Wiener滤波对图像进行预处理,以削弱图像的背景杂波并增强机场区域的信噪比;然后,利用机场区域和背景的灰度分布特性的差异,在图像预处理的基础上采用自适应双阈值分割和自适应局部极差阈值分割相融合的方法实现机场区域的初步分割;其次,利用机场区域的形状约束和长宽比特征,采用形态学处理和连通域标记实现感兴趣区域的提取;最后利用有限约束的区域生长实现机场区域的识别。该方法结合了感兴趣区域提取和区域生长的优势,能够以较少的计算代价实现机场区域较完整的识别。实验表明,该方法能够有效检测识别机场区域。      

BICGSTAB算法在波前重构和控制中的应用

自适应光学波前重构和控制对精度和实时性的要求很高。BICGSTAB算法可用于非正定对称的线性系统方程的求解,并且速度快、精度高,稳定性好。基于Fried网格,提出将BICGSTAB算法引入自适应光学波前重构和控制系统方程的求解,并与SVD以及几种常见的迭代算法(Jacobi,Seidel,SOR以及SSOR)作比较。仿真结果表明,对于121阶系统,BICGSTAB法达到0.01%精度仅仅需要不到70次的迭代;SVD法达到0.01%需要近300次;四种常见迭代方法即使104次也没有收敛。这说明BICGSTAB具有更高的速度和精度,能够更好地满足自适应光学系统实时性和精度的需要。     

天文CCD相机的噪声分析与信噪比模型的研究

全面分析了天文CCD相机系统中的几类主要噪声:光子噪声、读出噪声和暗电流噪声等,提出了在低照度条件下的信噪比(SNR)模型,并进一步提出了在不同曝光时间长度下CCD的信噪比简化模型.根据不同的简化模型,可以将曝光时间分为两个不同的噪声主导区域:光子噪声主导区域和读出噪声主导区域.为了更加有效地提高信噪比和检测CCD图像中的目标,可以采用像素合并技术.实验结果表明,所提出的信噪比模型及其简化模型是有效的.因此,在不同的应用条件下,可采取不同的曝光策略来获取图像数据,从而更加有效地检测图像中的目标.     

面向边缘智能计算的异构并行计算平台综述

边缘智能计算对硬件资源的需求复杂多元,传统计算平台难以为继,异构并行计算平台成为边缘智能算法落地的关键途径之一。以深度学习算法和边缘计算为牵引,对异构并行计算平台展开研究。一方面,阐述了传统计算平台适配实现边缘智能计算的优缺点,指出边缘端应用场景中传统计算平台算力与功耗矛盾突出等局限性,并以指令模型、通讯机制和存储体系三个关键技术为线索梳理技术发展脉络。另一方面,从运算速度、功耗等角度重点对比分析了近年来典型异构平台较新的代表性产品,然后针对不同应用场景和约束条件给出了异构平台的选择建议：优先选择CPU+X组合的异构平台。功耗要求严格约束下的应用建议优先选择CPU+FPGA组合;功能迭代更新快的场景建议优先选择CPU+GPU组合;算法成熟且对实时性和功耗均具有高要求的应用优先选择ASIC计算平台。提出了异构并行计算平台在指令模型统一、通讯机制轻量化、存储体系灵活性以及开发生态完备化四个方面的问题与挑战,期望能为该领域研究人员带来一定的启发。     

奇异值分解带通滤波背景抑制和去噪

针对可见光图像弱小目标检测中的背景抑制和去噪问题,提出了奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)带通滤波新方法.首先分析了图像奇异值与目标、噪声和图像背景的关系,结果表明奇异值的高序部分更多地反映图像噪声,中序部分更多地反映目标性质,而低序部分更多地反映图像背景.以此为依据提出了SVD-I型和SVD-II型两种带通滤波器,并给出了奇异值曲线转折点法和门限准则法两种滤波器参数确定方法.实验表明SVD带通滤波能有效抑制图像背景,去除噪声,进而提高弱小目标的信噪比.     

基于Laplacian的局部特征描述算法

为了更好地兼顾特征描述子的鲁棒性和生成复杂度,提出了一种基于Laplacian的局部特征描述算法.分析说明了Laplacian不仅对图像的欧氏变换、缩放及亮度线性变化具有较好的性质,而且能够反映图像的局部结构特征.据此利用高斯型拉普拉斯变换响应建立了一种64维特征描述子,并将该特征描述子应用于特征点匹配.匹配实验结果表...     

空时域联合差分检测可见光图像的运动小目标

可见光图像背景常常表现出时域和空域的双重相关特性。针对可见光图像背景下的运动小目标检测,提出了一种空时域联合差分的检测方法。以可见光图像序列模型为基础定性分析了目标、背景和噪声的基本特性和差异;在此基础上提出了空时域联合差分的背景抑制方法,结合流水线结构给出了一种实时性好的具体实现方案。实验结果证实了该方法的有效性。     

M滤波的自适应背景抑制算法

提出了一种M滤波的自适应背景抑制算法.该算法将目标和观测噪声作为图像背景的混合干扰,依据M估计原理自适应的估计真实背景.算法具有较好的稳健性能,能够自适应的低抗高强度的干扰.仿真和实验表明,与均值滤波(MF)、中值滤波(ModF)以及Wiener滤波(WF)相比,该算法能够更有效地从混合噪声环境下估计背景,增强目标信噪比(SNR).